Udaykirancheera15/memristive-security-framework

# 非易失性存储器安全框架 一个用于**故障感知的非易失性存储器交叉阵列**、**旁路攻击**和**基于物理不可克隆函数（PUF）的硬件安全对策**的研究级仿真套件， 基于MemTorch + PyTorch构建。 ## 突出特点 - 基于MemTorch将深度神经网络（DNN）权重映射到电阻性随机存取存储器（RAM）交叉阵列 - 可配置故障率的固定位（SA0/SA1）故障注入 - 对模拟交叉阵列电流迹线的相关功耗分析（CPA） - 非易失性PUF生成、CRP数据库和指标评估 - **关键结果**：表征了故障率与安全（CPA成功率/PUF可靠性）之间的权衡 ## 安装 ``` conda env create -f environment.yml conda activate memristive-security ``` ## 运行编排器 ``` python src/main.py --config config/default.yaml ``` ## 运行测试 ``` pytest tests/ -v ``` ## 笔记本 | 笔记本 | 主题 | |--------|------| | `01_memtorch_baseline.ipynb` | MemTorch映射与推理精度 | | `02_fault_injection_analysis.ipynb` | 固定位故障扫描 | | `03_side_channel_attack.ipynb` | CPA演示 | | `04_fault_security_cross.ipynb` | 故障-安全权衡 | | `05_puf_evaluation.ipynb` | PUF唯一性和可靠性 | ## 项目结构 ``` memristive-security-framework/ ├── config/ # YAML hyper-parameters ├── src/ # Python source package │ ├── models/ # Neural-network & mapping utilities │ ├── hardware/ # Crossbar, fault, variability │ ├── attacks/ # CPA & leakage models │ ├── defense/ # PUF generation & metrics │ └── utils/ # Data, metrics, plotting ├── notebooks/ ├── tests/ ├── scripts/ ├── results/ └── docs/ ```

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